Socio‐Economic Impact of Sustainable Development of Water Resources in the Semi‐Arid Regions of Village Raleras, Maharashtra: A Case Study Using Machine Learning Techniques
Papiya Deb · Roopsha Deb · Udaysinh Bhosale 等 4 人
用机器学习评估印度半干旱村庄水资源可持续开发对农村生计的社会经济影响。
NDVI/NDWI遥感、五资本框架、多元分析与卡方检验，2015–2023数据。
水管理举措显著提升植被覆盖与农业收入，教育设施改善与水资源改善显著相关。
可结合遥感时序与农户调查，量化水利工程对生计的因果效应并推广至其他半干旱区。
以机器学习与遥感数据量化印度半干旱村庄水资源可持续性对生计的影响，方法扎实、结论具体，但属境外案例研究，对国内三农信息化仅有方法借鉴价值。
从社会经济视角来看，探究可持续水资源能否真正维持农村生计具有重要意义。基于历史研究可知，地下水等韧性经济指标的改善往往与社会经济进步及农村生计的其他方面相关联。马哈拉施特拉邦拉莱拉斯村影响生计维持与改善的因素程度，有助于明确理解与地下水恢复相关的各个维度。作为所建蓄水设施产物的生计渠道，其对面收入增长和生计改善的影响得到了检验。对收集到的意见进行了考察，以深入了解“之前”和“之后”（2015—2023年）的状况。研究采用了五资本框架来解读这些结果，并结合多变量分析，预测通过修建拦水坝和流域管理来改善农业经济生计的因果框架。时间序列研究表明，从2021年到2023年，NDVI的变异性逐渐增大，2015年数值范围为0.25至0.50，到2021年升至0.50至0.75。2023年绿色斑块进一步增加，表明植被健康状况改善，尤其是在北部地区。另一方面，NDWI值显示初期存在严重的水分胁迫（−0.25至0.00），后在局部地区逐步改善。空间变异图显示，最终出现了显著改善，更多土地能够支持灌木生长，同时水体也有所增加。植被的显著增加，尤其是在后期，可归因于拉莱拉斯村所实施的水资源管理举措。2015年（M = 146,907，SD = 95445.8）和2023年（M = 706860.5，SD = 655748.3）农业经营年均收入的分布显示出统计学上显著的改善[t(214) = 13.06，p < 0.001]。所利用教育设施的p值为0.001205（p < 0.05），表明结果具有统计学显著性，证明了教育质量与改善的供水设施之间的关联。所有受评估变量，包括受访者的车辆类型、土地持有类型和房屋类型，均具有较大且正向的卡方值，表明这些变量各自的“之前”和“之后”分布存在差异。